À l'heure où l'IA et le Web3 fusionnent, une question devient de plus en plus pressante — avec quoi entraînons-nous l'IA ? La prolifération de données synthétiques, la diffusion massive de fausses informations, ces modèles construits à partir de ces éléments peuvent-ils être fiables ? Évidemment, non.

C'est aussi pour cette raison que des projets comme Walrus commencent à attirer l'attention. Leur idée est simple : plutôt que de continuer à dépendre de sources de données centralisées, il vaut mieux que tous les participants du réseau collaborent pour collecter et vérifier les données du monde réel.

Ne pensez pas que la participation soit difficile d'accès. La particularité de Walrus réside dans sa conception "légère" — vous n'avez pas besoin de serveurs haute performance, un téléphone portable, un routeur domestique, voire un Raspberry Pi suffisent pour rejoindre le réseau. La contribution en bande passante, en stockage ou en capteurs sera vérifiée sur la blockchain, puis récompensée en jetons $WAL. Ainsi, un participant peut passer de 0 à 100, renforçant considérablement la résilience du réseau.

Plus important encore, la qualité des données. Les données brutes collectées par des caméras de surveillance, des capteurs environnementaux ou des appareils IoT, sont cryptées par les nœuds Walrus et horodatées avec une preuve spatio-temporelle, garantissant leur immuabilité et leur traçabilité. C'est cela le "carburant d'or" dont on a vraiment besoin pour entraîner des modèles d'IA de haute qualité.

L'industrie de l'IA est actuellement perturbée par la prolifération de données synthétiques et d'illusions factuelles, rendant les données réelles rares. Si Walrus parvient à faire cela correctement, la valeur de la couche de données fiables pourrait dépasser toutes les attentes.